### Altura na idade adulta ###
altin= c(39, 30, 32, 34, 35, 36, 36, 30)
altad= c(71, 63, 63, 67, 68, 68, 70, 64)

1.
modalt= lm(altad~altin)
anova(modalt)
plot(modalt)
# A relao  significativa, pois o valor de p  muito baixo, e a quantidade de variao no explicada (resduo)  baixa.

2.
crenca = 2*altin
modcrenca = lm(crenca~altin)
plot (altad~altin)
abline(modalt, col="red")
abline(modcrenca, col="blue")

3.

confint(modalt)
confint(modcrenca)

4.
# No, pois o intervalo de confiana do previsto pela regresso no se sobrepem ao previsto pelo senso comum.


SERIEMAS E CARCARS
aves = read.table("c:/users/Ricardo/Desktop/R/aves.txt", header=TRUE, sep=";") 
aves
aves[is.na(aves)==TRUE] = 0
aves[aves=="ce"] = "Ce"
str(aves)
head(aves)
table(aves$fisionomia)

Cerrado
mod.Ce =lm(seriema[fisionomia=="Ce"]~urubu[fisionomia=="Ce"], data=aves)
plot(seriema[fisionomia=="Ce"]~urubu[fisionomia=="Ce"], data=aves)
abline(mod.Ce, col="red")

Campo Limpo
mod.CL = lm(seriema[fisionomia=="CL"]~urubu[fisionomia=="CL"], data=aves)
plot(seriema[fisionomia=="CL"]~urubu[fisionomia=="CL"], data=aves)
abline(mod.CL, col="red")

Campo Cerrado
mod.CC = lm(seriema[fisionomia=="CC"]~urubu[fisionomia=="CC"], data=aves)
plot(seriema[fisionomia=="CC"]~urubu[fisionomia=="CC"], data=aves)
abline(mod.CC, col="red")

summary(mod.Ce)
anova(mod.Ce)
# Para a fisionomia "Ce" no  possvel afirmar que o nmero de avistamentos de Seriemas  relacionado com o de Urubus.

summary(mod.CC)
anova(mod.CC)
plot(mod.CC)
# Para a fisionomia "CC" parece haver uma relao negativa entre os avistamentos, mas o valor de P no  significativo para 95% de confiana. Alm disso todas as premissas dos modelos lineares foram quebradas com estes dados.

summary(mod.CL)
anova(mod.CL)
plot(mod.CL)

# Para a fisionomia "CL" a relao entre os dados foi negativa, e o valor de P foi significativo. No entanto os dados tambm feriram vrias premissas do modelo.

### RESDUOS DE IRIS ###
iris = iris
1.
mod.iris = lm(Sepal.Width[Species=="setosa"]~Sepal.Length[Species=="setosa"], data=iris)
plot(Sepal.Width[Species=="setosa"]~Sepal.Length[Species=="setosa"], data=iris)
abline(mod.iris, col="red")
plot(mod.iris)
anova(mod.iris)
summary(mod.iris)
# Parece haver uma relao bem forte entre a varivel dependende e independente, apesar de alguns valores extremos aparecerem nos diagnsticos. O valor de p foi muito baixo, e 55% da variao pode ser explicada pela varivel independente.

2. ???

